声光可调滤光器-近红外光谱法快速测定苗药水冬瓜根皮药材中总黄酮和浸出物的含量

取48批次水冬瓜根皮鲜药材于50℃分别烘干后粉碎至通过孔径0.23mm的样筛。混匀后装于样品瓶中制备成48个样品,编号为G1～G48,其中42个样品(G1～G42)作为校正集,6个样品(G43～G48)为验证集。应用声光可调滤光器(AOTF)-近红外光谱仪(NIR)采集每个样品的原始光谱。确定NIR光谱预处理方式为一阶微分导数,在1 100～2 200nm波段构建该药材中总黄酮及浸出物含量快速测定的分析模型。采用化学计量学分析软件将校准集样品的光谱信息和上述两测定项目的参考值作数据关联,分别建立该药材中总黄酮和浸出物快速测定的分析模型。用G1样品重复采集其NIR光谱6次,按上述方法作预处理及测定,结果获得总黄酮及浸出物测定值的相对标准偏差(n=6)分别为3.9%,2.8%。仍取G1样品于12h内先后采集其红外光谱8次,按上述相同方法分析,两项测定结果的相对标准偏差分别为2.1%,2.3%,说明12h内样品的稳定性良好。最后将6个验证样品的原始光谱经预处理所得的数据导入化学计量学分析软件作模型预测,两项目的预测值与参考值的相对误差分别在1.6%～6.3%和0.60%～4.3%之间。表明所建模型验证效果良好,应用此方法分析单个样品只需2～5s。     

基于水溶性浸出物及HPLC指纹图谱评价不同贮存年限半夏的品质

研究不同贮存年限半夏药材的浸出物,建立浸出物的HPLC特征指纹图谱,为半夏药材品质评控提供参考。浸出物测定方法采用药典法;HPLC指纹图谱的色谱条件:采用C_(18)色谱柱(150 mm×4.6 mm,5μm),以水–甲醇为流动相,梯度洗脱,流量为0.8 m L/min,检测波长为260 nm,柱温为25℃,进样体积为50μL。采用相似度评价及聚类分析技术揭示14批样品的相似性及差异性。14批半夏浸出物有12批合格,2批不合格。建立14批半夏浸出物样品的高效液相指纹图谱,确定了3个共有峰,共有峰保留时间的相对标准偏差小于2%,峰面积的相对标准偏差差异较大。1~#~7~#半夏样品有12个共有峰,共有峰保留时间的相对标准偏差小于1.5%,峰面积的相对标准偏差差异较大。各批次药材化学成分组成及含量均存在一定差异。以半夏浸出物数据与其高效液相色谱指纹图谱数据为基础,将指纹图谱相似度评价与聚类分析结合起来,用浸出物含量及评价软件测评结果对半夏品质进行综合评估,可以更精确地对半夏药材进行质量控制。     

基于织物相吸附萃取技术测定藿香正气水中浸出物及风险评估

采用织物相吸附萃取技术（FPSE）结合超高效液相色谱－串联质谱（UPLC－MS/MS）建立了藿香正气水中包装材料浸出物的分析方法。通过溶胶－凝胶法将聚二甲基硅氧烷（PDMS）涂覆在纯棉纤维布上制备织物萃取相。优化了影响萃取效率的关键因素,确定在5 mL样品溶液中放置2.0 cm × 2.0 cm的织物萃取相和磁力搅拌子,以700 r/min萃取30 min,1 mL乙腈作为反萃取溶剂超声洗脱10 min,可获得最佳萃取效果。结果显示,该方法线性关系良好,相关系数r ≥ 0.996 1,检出限（LOD）为0.5～1.5 μg/L,定量下限（LOQ）为1.5～4.0 μg/L。8种分析物的加标回收率为73.8%～98.2%,相对标准偏差（RSD,n = 3）为0.98%～8.4%。选择乙醇/水（1∶1）、异丙醇2种浸泡液对藿香正气水塑料包装瓶进行模拟提取,采用超高效液相色谱－四极杆飞行时间质谱（UPLC－QTOF MS）检测,通过基于UNIFI软件的聚合物添加剂谱库和联网筛查方式对可提取物进行快速筛查,然后利用UPLC－MS/MS靶向检测霍香正气水中的浸出物,检出了4种浸出物并对其进行定量分析。基于Toxtree软件和T.E.S.T软件的风险评估结果显示,4种浸出物的每日摄入量均未超过成人每日允许暴露量,说明藿香正气水中的浸出物含量是相对安全的。     

葡萄酒中铁、铜和干浸出物含量的测定能力验证

葡萄酒使人健康长寿、免疫力增强,葡萄酒文化更是现代人生活、交际中的重要组成部分。随着世界贸易的日趋全球化、统一化,国人也开始喜欢葡萄酒文化。干浸出物是葡萄酒酿制过程中自然产生的一种沉淀物质,一支葡萄酒中干浸出物的含量,反应了这支葡萄酒从原料采摘到生产酿造,再到陈化勾兑最后成瓶的全部过程,体现了一支葡萄酒的特性,从某种角度上讲,代表了这支酒的身份特征,是体现     

中药归尾的质量研究

应用高效液相色谱法对归尾中所含有效成分阿魏酸的含量进行测定,同时,对归尾药材的灰分和浸出物也进行了测定;结果表明：归尾含灰分7.27%,酸不溶性灰分1.62%,醇溶性浸出物56.2%,阿魏酸0.058%,为归尾的质量控制提供了初步的实验数据。     

近红外光谱技术在川麦冬原位检测中的应用研究

原药材检测费时费力一直是川麦冬质量分析中亟待解决的问题。该文将近红外光谱分析技术应用于川麦冬原药材的质量分析，以漫反射模式对麦冬颗粒进行无损原位检测后，采用光谱预处理方法减少因粒径造成的干扰，通过变量筛选方法提取有效信息，最终建立了快速定量分析模型。结果表明，水分、浸出物和总皂苷含量模型的验证均方根误差（RMSEP）分别为0.165 5%、0.401 9%、0.078 4%，验证集决定系数（Rv2al）分别为0.965 1、0.696 5、0.803 6，相对分析误差（RPD）分别为4.50、2.68、2.22,3个质量指标的RPD均大于2，说明模型性能较好，能够满足川麦冬质量分析的要求。该法通过近红外光谱技术采集川麦冬颗粒的原位光谱，避免了粉碎，真正意义上实现了川麦冬无损、绿色、快速的含量分析，为川麦冬的质量分析提供了参考。